目录一、Ubuntu18.04 LTS系统的安装1. 安装文件下载2. 制作U盘安装镜像文件3. 开始安装二、设置软件源的国内镜像1. 设置方法2.关于ubuntu镜像的小知识三、Nvidia显卡驱动的安装1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动2. 安装nvidia-390版本驱动3. 重启系统，可以查看安装是否成功四、CUDA9.0的安装1. CUDA版本选择2. 安装CUDA9.03. 设置
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2024-05-18 23:13:28
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TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0
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2024-03-19 11:28:22
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一、在安装tensorflow-gpu2.1.0之前，首先需要确定我们的电脑到底支不支持gpu，具体的查看方式如下图所示：首先选中“我的电脑”单击右键---->“管理”---->“设备管理器”---->“显示适配器”---->查看是否有NVIDIA显卡，要是有就表示我们可以安装tensorflow-gpu，否则我们只能安装不支持gpu的tensorflow版本。
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2024-03-14 21:07:36
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前叙：有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标。TensorFlow了解下？ 打算花几个月学机器学习，TensorFlow是很好的选择，折腾了会环境，略有心得分享下。 环境：win10Python：3.6.5TensorFlow-GPU：1.8.0CUDA：9.0 cuDNN：7.1.4 我们来用最简单的方法安装，首先Pyt
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2024-08-22 07:32:56
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一、运行样例原始代码如下import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
from utils import label_map_util
from utils import visualization_utils as vi
1 版本兼容性问题在pycharm环境下使用tensorflow-gpu，主要是要安装四个文件，python、tensorflow-gpu、cuda和cudann。一般而言，不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本，具体的对照关系如下： 如下链接对应了官方的版本要求说明：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-tool
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2024-05-16 05:19:36
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win10系统基于python的gpu版tensorflow库超详细安装教程前言前置知识cuda和cudnn安装tensorflow-gpu安装用anaconda安装用pip安装keras安装在pycharm中以gpu方式编译运行tensorflow+keras代码 前言先介绍需要安装的硬件基础cuda和cudnn，然后介绍如何下载python的tensorflow-gpu和keras库，最后实
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2024-05-06 17:50:24
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对于tensorflow-GPU版本的安装使用我就不过多地介绍了，但是最近有些基于分布式训练的小技巧的却让我很是头疼，甚至让我开始怀疑自己的tensorflow是如何识别我电脑的GPU信息并进行调用的。查看是否有GPU import tensorflow as tf
gpu_device_name = tf.test.gpu_device_name()
print(gpu_dev
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2024-07-11 12:34:23
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Anaconda3+虚拟环境Python3.6+Tensorflow-gpu1.11.0】系统：win11 显卡：NVIDIA GeForce RTX 3050 python：3.6.2 CUDA：9.0 cuDNN：7.6.5 tensorflow：tensorflow-gpu 1.11.0我之前安装过tensorflow，再安装tensorflow-gpu 1.11.0，安装成功了，但用不了，
最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下： 这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了fal
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2024-04-03 09:53:51
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深度学习环境配置1——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置注意事项一、2021/9/11更新二、2021/7/8更新三、2020/11/5更新学习前言环境内容环境配置一、Anaconda安装1、Anaconda的下载2、Anaconda的安装二、Cudnn和CUDA的下载和安装1、Cudnn和CUDA的下载2、Cudnn和CUDA的安装三、配置tensorflow
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2024-08-14 01:22:40
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支持的设备在一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们均用 strings 表示。例如：
"/cpu:0"：机器的 CPU。
"/device:GPU:0"：机器的 GPU（如果有一个）。
"/device:GPU:1"：机器的第二个 GPU（以此类推）。如果 TensorFlow
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2024-08-30 14:52:34
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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如何基于Anaconda安装tensorflow-gpu报告实验环境：Windows 10 64位操作系统NVIDIA驱动程序版本419.72目录如何基于Anaconda安装tensorflow-gpu报告实验环境：一、 为什么要使用tensorflow二、 安装流程1. 安装前的明确2. 详细步骤1）CUDA安装配置2）CuDNN安装配置3）Tensorflow安装Tensorflow环境
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2024-06-19 18:01:19
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TensorFlow 计算加速内容摘自《TensorFlow实战Google深度学习框架》 第二版1. TensorFlow使用GPUTensorFlow程序可以通过tf.device函数来通过名称指定运行每一个操作的设备，这个设备可是是本地的GPU或CPU，也可以是一台远程的服务器。在默认情况下，就算及其有多个CPU，TensorFlow也不会区分他们，所有的CPU都使用/cpu:0为名称。一台
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2024-03-29 11:22:21
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官方网址： https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu?hl=zh-Cn#manual_device_placement使用 GPU目录支持的设备记录设备分配方式手动分配设备允许增加 GPU 内存在多 GPU 系统中使用单一 GPU使用多个 GPU支持的设备在一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们
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2024-03-24 15:12:52
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Win10 TensorFlow（gpu）安装详解写在前面：TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。从去年
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TensorFlow在Mac环境下的安装前言 最近学校有一门实验课叫做「应用软件开发实践」，这门课要求在规定课时内完成自己的选题。
我们小组选择了基于深度学习的银行卡号识别系统这一题目，题目要求如下：1.数据集处理
根据本赛题提供的数据集（共1084张卡号截图及标签）实现数据增强模块，将数据集中的每一张图
基本使用安装：要仅为CPU安装当前版本：
$ pip install tensorflow将GPU包用于 支持CUDA的GPU卡：$ pip install tensorflow-gpu使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor
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2024-03-01 08:23:15
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